5、Windows网络架构与Samba软件详解

Windows网络架构与Samba软件详解

1. 域模型

在设计健壮且可扩展的基础设施时,复制SAM目录并定义域之间的信任关系能带来很大的灵活性。常见的域模型有以下三种:
- 单域模型 :所有参与资源都属于同一个域,该域有一个主域控制器(PDC),可能还有一个或多个充当备份域控制器(BDC)的计算机。这种模型易于管理,但对于大量用户或机器来说可能不太合适。
- 主域模型 :为了便于管理大量用户和资源,同时为用户命名空间维护单个域,可以将SAM目录和资源的管理分离到不同的域中。主域维护SAM目录,一个或多个资源域用于管理共享资源。通过定义单向信任关系,允许主域中的用户访问资源域中的共享资源。该模型支持用户命名空间的集中管理和资源域中共享资源的本地管理。
- 多主域模型 :在大型分布式组织中,划分命名空间以支持用户账户和资源的本地化管理更有意义。这种模型与单域模型相反,命名空间被划分为多个管理单元,每个单元都有自己的安全策略和定义。根据需要建立信任关系以促进域之间的互操作性,但该模型最难管理,需要域管理员之间密切协调。

2. 树和森林

Windows 2000在域模型的基础上,将域组织成支持集中和分布式管理的分层树结构,同时将最大命名空间大小增加到1000万个对象(Windows NT 3.5仅支持10000个对象,Windows NT 4.0支持40000个对象)。域和管理策略的集合由Windows 2000 Active Directory管理,它结合了传统的NT域安全架构和一系列开放技术,包括轻量级目录访问协议(LDAP)、Kerb

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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